Вопрос или проблема
Использует ли обычный случайный лес H2O CART, C4.5, 5.0 или что-то другое? Я не могу найти эту информацию. Документация sklearn говорит, что они используют модифицированную версию CART, и я предполагаю, что H2O также использует что-то подобное CART.
Я слышал, что H2O Driverless AI использует ансамбль моделей xgboost и lightgbm. В некоторых случаях также используются нейронные сети tensorflow.
.
Ответ или решение
H2O, как одна из ведущих платформ для работы с данными и машинным обучением, использует в своем алгоритме построения деревьев решений метод CART (Classification and Regression Trees). Деревья решений в H2O реализованы с учетом специфики обработки данных и оптимизации производительности.
Основные особенности алгоритма CART в H2O:
-
Базовая архитектура: CART использует метод бинарного разбиения, что позволяет непосредственно разделять набор данных на две группы по определенному признаку. Этот подход позволяет значительно упростить модель и сделать её интерпретируемой.
-
Алгоритм построения дерева: H2O применяет методы классификации и регрессии, где бинарные узлы и листовые узлы оптимизируются с точки зрения снижения критерия Gini для классификации и среднеквадратичной ошибки для регрессии. Это позволяет эффективно работать как с категориальными, так и с числовыми признаками.
-
Модификации и оптимизации: Хотя H2O использует стандарты CART, существует множество внедренных улучшений, которые направлены на увеличение производительности. Например, в H2O применяются параллельные вычисления и оптимизация по памяти, что значительно увеличивает скорость обучения моделей.
Сравнение с другими алгоритмами:
-
C4.5 и его производные: В отличие от C4.5, который включает в себя метод игр с множественными значениями и использование жадных алгоритмов, CART в H2O сосредоточен на бинарных разбиениях. Это делает CART более простым в интерпретации, но иногда менее гибким по сравнению с cложными вариантами, такими как C4.5.
-
Комплексные ансамбли: В рамках H2O Driverless AI действительно используются ансамблевые методы, включая Boosting и несколько нейронных сетей. Здесь XGBoost и LightGBM становятся ключевыми компонентами. Эти алгоритмы часто демонстрируют высокую точность за счёт улучшенного подхода к итеративному обучению, однако они могут требовать более продвинутых навыков настройки, чем традиционное CART.
Заключение
Таким образом, H2O использует алгоритм CART для построения деревянных моделей, с учетом множества оптимизаций и нововведений, которые повышают его производительность и точность. Также стоит отметить, что разработчики H2O активно интегрируют классические и современные методы, такие как XGBoost и LightGBM, в своих фреймворках, предлагая пользователям богатый инструментарий для решения задач машинного обучения.